面向Stencil計算的自動混合精度優(yōu)化

摘要： 混合精度在深度學習和精度調(diào)整與優(yōu)化方面取得了許多進展,廣泛研究表明,面向Stencil計算的混合精度優(yōu)化也是一個很有挑戰(zhàn)性的方向.同時,多面體模型在自動并行化領域取得的一系列研究成果表明,該模型為循環(huán)嵌套提供很好的數(shù)學抽象,可以在其基礎上進行一系列的循環(huán)變換.基于多面體編譯技術設計并實現(xiàn)了一個面向Stencil計算的自動混合精度優(yōu)化器,通過在中間表示層進行迭代空間劃分、數(shù)據(jù)流分... （共20頁）